データメトリクスシステムといえば、多くの人がすぐにAARRRやGMV（UV*コンバージョン率*平均注文額）を思い浮かべます。しかし、実際の業務シナリオは非常に複雑です。販売プロセス以外のプロセスでは、これら2つのシステムは効果的ではありません。では、メトリクスシステムを開発するために、より一般的に使用されている方法にはどのようなものがあるでしょうか？今日は、具体的な例を用いて、いくつかの洞察を共有したいと思います。 I. ケースシナリオ:耐久財メーカーのアフターセールス部門は、顧客からの問い合わせへの対応、新製品の設置、3年間の製品保証の提供、3年以内の積極的な製品メンテナンス、保証期間後の修理費用の請求などを担当しています。また、サービスプロセス中に二次販売も行っています。アフターセールス部門の報告書は、当初は以下のようなものでした（下図参照）。 表には大量のデータが含まれているものの、整理されておらず明確な意味がないため、指標システムを全面的に見直す必要があると全員が同意しました。しかし、データ部門に引き渡した後、アナリストのシャオミンは完全に困惑しました。 一体全体、これって何なの？！ 顧客数×平均注文額で売上を内訳したいんだけど、アフターサービスって無料が多いんだよね。AARRRも内訳したいんだけど、アクティブカスタマーリテンションなんてものがないんだよね。うちは1件1件のリクエストにしか対応してないのに。この指標、どうやって分析すればいいの？！ II. ビジネスプロセスの合理化この学生が混乱したのは、「アフターサービス」という用語に惑わされたためです。表面的にはいずれもアフターサービス部門の管轄下にありますが、担当者、処理手順、収益・費用の発生方法が異なり、結果として複数のサブ業務が存在します。指標体系を合理化するための第一歩は、業務プロセスを明確化し、目的の異なる業務を明確に区別することです。 まず、顧客からの問い合わせ対応は本社が直接管理し、現場での設置、修理、メンテナンスは現地支店がサポートします。顧客からの問い合わせ対応は収益を生まず、カスタマーサービススタッフの給与のみを賄います。しかし、現場での作業は人件費に加え、部品・材料費が発生する可能性があり、収益を生み出す可能性もあるため、これらを区別する必要があります。 第二に、新規機器の設置とプロアクティブメンテナンスは、アフターサービスによって開始される活動です。設置は必須ですが、プロアクティブメンテナンスは顧客が受け入れない場合があり（場合によっては連絡が取れないこともあります）、そのため、この2つのプロセスを区別する必要があります。 3 番目に、顧客が開始したメンテナンスと修理のリクエストは、別々に分類する必要があります。 4つ目に、コンサルティング、メンテナンス、保証、修理といったプロセスにおいて二次販売機会が発生する可能性はありますが、必ずしも100%発生するわけではありません。そのため、各プロセスで発生する二次販売リードは個別にカウントし、二次販売リードのフォローアップ状況や完了状況をレビューする必要があります。 したがって、業務プロセスを合理化した後、主要な業務プロセスは以下のようになります。このより詳細かつ明確なプロセスに基づいて、指標の決定を開始できます。 III. 成果指標の定義プロセスを明確にした後、次のステップは成果指標を決定することです。成果指標は一般的に以下の3つのカテゴリーに分類されます。
プロセスレビューの最初のステップでは、収益とコストの指標を既に明確にしました。このステップでは、プロセスの量と質を確認することに重点を置きます。 この例では、次の 4 種類のプロセスがあります。 1. 二次的な販売結果の指標を定義するのが最適です。これは販売プロセスであるため、販売商品数やセールスリードのコンバージョン率など、結果指標を直接設定できます。 2. 顧客からの問い合わせは、質問に答えてタスクを完了するだけです。そのため、回答件数を確認することができます。サービスの質をさらに評価したい場合は、顧客満足度や15秒/30秒以内の回答率を確認することができます。 3. プロアクティブ作業と保証作業はどちらも収益を生み出さず、基本的なサービスです。そのため、完了した作業注文の数を確認することができます。サービス品質をさらに評価したい場合は、顧客満足度や平均完了時間（短いほど良い）を確認することができます。 4. 修理サービスは収益を生み出す可能性がありますが、一部のユーザーはこれを受け入れず、自分で修理したり、他の人に修理を依頼したりする可能性があります。そのため、2段階評価を実施できます。第1段階では、顧客からの電話に迅速に対応できたかどうかを評価し、第2段階では、ユーザーが支払いに意欲的かどうかを記録します。 もちろん、これらの指標は教科書的な要件ではありません。理論的には、量と質を反映する指標であれば十分であり、具体的な定義は実際の状況に応じて追加または削除できます。例えば、平均サービス時間のみを評価すると、一部のユーザーの待ち時間が長くなりすぎて苦情が発生する可能性があります。そのような場合は、待機時間が24時間を超える作業指示の数という指標を追加できます。これにより、問題をタイムリーに検出し、制御できるようになります。 結果指標は一般的にビジネス KPI であるため、次のステップに進む前にビジネス チームと明確にする必要があります。 IV. 設計分類の寸法成果指標が定義されたら、分類ディメンションの設計に取り掛かることができます。組織構造に基づいてディメンションを直接設計するのが便利なアプローチです。その結果、初期レポートには「コールサービスグループ1、コールサービスグループ2、都市Aのサービスグループ1、サービスグループ2」といったディメンションが作成されます。 この設計はパフォーマンス評価においては明確ですが、分析にはあまり役立ちません。これは、チーム名が事業運営に影響を与える主要な要因ではないためです。指標システムを分析的に健全なものにするには、問題を説明できる側面を組み込む必要があります。 例えば、製品の使用状況に関する問い合わせは、新製品の発売時や旧製品のアップグレード時に最も多く発生するため、製品ディメンションを追加する必要があります。製品ディメンションと問い合わせ件数指標を組み合わせることで、新製品やよくある質問への関心度が明らかになります。 例えば、設置作業は製品販売と密接に関連しており、設置作業は複数の地域で実施する必要があります。そのため、都市ディメンションを追加し、地域別の新製品販売数量指標（販売金額ではなく、設置作業量はデバイス数に基づいて算出）と連携させる必要があります。 例えば、中古製品の保証範囲は、中古製品の現地在庫量と、一定期間経過した中古製品の数に関係します。したがって、保証/修理ニーズの変化を観察するには、中古製品の耐用年数と中古製品の数を組み合わせたディメンションを設計する必要があります。 この分類次元の設計は、具体的な次元を提供するだけでなく、これらの次元と組み合わせることでビジネス上の意味を導き出すために使用できる指標も示します。このアプローチにより、分析効率が大幅に向上します。 記事冒頭の「時系列レポート」は明確な区別がなく、すべてのディメンションとすべての指標のクロス結果を無差別に提示しているだけです。大量の冗長なデータを提供することで読者を混乱させる以外に、何の役にも立ちません。ディメンションと組み合わせてどの指標を使用するかを検討することは、重要な設計原則です。 V. プロセス指標を追加する成果指標と分類の次元が明確になったら、プロセス指標を適宜追加します。プロセス指標を最後にまとめる理由は、レポートの閲覧と作成を行う人が重要なポイントに集中できるようにするためです。これにより、様々な指標が一度に氾濫し、データの詳細に埋もれてしまう事態を回避できます。また、プロセス指標には必ずしもすべてのデータが記録されているわけではないため、成果指標を最初に確立し、その後にプロセスの詳細を記述する必要があります。 プロセス メトリックを分析する場合、ビジネス プロセスに従い、各結果メトリックがどのように生成されるかを示すことができます。次に例を示します。
プロセスを段階的に実行することで、プロセス指標を取得できます。 注意！販売/顧客獲得のシナリオでは、ステップが増えるごとに顧客を失うことになり、コンバージョンプロセスはファネルに似たものになります。しかし、アフターセールスのシナリオでは状況が異なります。メンテナンスや保証などのプロセスでは、顧客のリクエストは通常満たされるため、プロセス中の顧客損失は焦点にはなりません。重要なのは、各ステップに費やされた時間を評価し、待ち時間を最小限に抑え、顧客の待ち時間を短縮することです。指標システムを開発する際には、各ステップの指標間の関係を明確に定義し、他の人が理解しやすく使いやすいようにする必要があります。 プロセス指標を確認する際、一部のステップではデジタルツールが不足しており、データを収集できない場合があります。このような場合、データ収集ツールが利用可能になるまで、これらのステップは空白のままにしておく必要があります。プロセス指標は徐々に充実させていく必要があるかもしれません。 VI. 要約指標システムの開発には、次の 4 つのステップが含まれます。
指標システムを開発するプロセスは、本質的には、データの観点からビジネスを理解し、データを用いてビジネスを記述することです。したがって、業務に適した指標システムを作成するには、実際のビジネスシナリオを実践することが不可欠です。 |
